帮我写一份可在devc++上运行的C语言遗传算法代码，要求个体串为五个二进制数，有适应值，可以进行选择、交叉和变异操作

在Dev-C++上编写一个简单的遗传算法(CGA)示例，用于优化5位二进制字符串的适应度（这里假设适应度函数基于特定目标），涉及选择、交叉和变异操作，你需要包含一些基本库并创建相应的结构体和函数。以下是基础框架：

#include <iostream>
#include <cstdlib> // for rand and srand
#include <ctime> // for time()

// 定义个体（五位二进制数）
typedef struct {
    int binary[5]; // 五个二进制位
    float fitness; // 适应值
} Individual;

// 初始化个体
Individual initialize() {
    Individual ind;
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        ind.binary[i] = rand() % 2; // 随机生成0或1
    }
    // 计算初始适应值（这里只是示例，你可以根据需求自定义）
    ind.fitness = calculate_fitness(ind);
    return ind;
}

// 适应度计算函数（你需要自己实现）
float calculate_fitness(Individual ind) {
    // 省略具体的适应值计算公式
    return 0;
}

// 选择操作（这里采用轮盘赌选择）
Individual selection(std::vector<Individual>& population) {
    float total_fitness = 0.0;
    for (const auto& ind : population) {
        total_fitness += ind.fitness;
    }

    float r = static_cast<float>(rand()) / RAND_MAX;
    float cumsum = 0.0;
    for (const auto& ind : population) {
        cumsum += ind.fitness;
        if (r <= cumsum / total_fitness) {
            return ind;
        }
    }
    // 如果随机数大于所有个体之和，则返回最后一个个体作为备选
    return population.back();
}

// 交叉操作（单点交叉）
void crossover(Individual& parent1, Individual& parent2, Individual& child) {
    int point = rand() % 4; // 随机选择交叉点
    for (int i = 0; i < point; i++) {
        child.binary[i] = parent1.binary[i];
    }
    for (int i = point; i < 5; i++) {
        child.binary[i] = parent2.binary[i];
    }
}

// 变异操作（单位突变）
void mutation(Individual& individual) {
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        if (rand() % 100 < 10) { // 1%的概率发生突变
            individual.binary[i] = 1 - individual.binary[i];
        }
    }
}

// 主程序
int main() {
    srand(time(NULL)); // 设置随机数种子

    const int population_size = 100;
    std::vector<Individual> population(population_size);
    for (size_t i = 0; i < population_size; i++) {
        population[i] = initialize();
    }

    while (/* 迭代条件，如最大迭代次数 */ ) {
        Individual best = *std::max_element(population.begin(), population.end(), [](const Individual& a, const Individual& b) -> bool {
            return a.fitness > b.fitness;
        });

        // 打印最佳个体
        std::cout << "Best Individual: ";
        for (int bit : best.binary) {
            std::cout << bit;
        }
        std::cout << " Fitness: " << best.fitness << "\n";

        // 选择、交叉和变异
        for (size_t i = 0; i < population_size; i++) {
            Individual parent1 = selection(population);
            Individual parent2 = selection(population);
            Individual child;
            crossover(parent1, parent2, child);
            mutation(child);
            population[i] = child;
        }
    }

    return 0;
}